APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING NEURAL WAVEFORMS

Provided are a neural waveform classification device and a method thereof. The neural waveform classification device comprises: a neural waveform obtaining unit which obtains a plurality of neural waveforms in a pre-designated manner from neural signals sensed by way of at least one electrode; a preprocessing unit which obtains a plurality of gradient waveforms by calculating slopes by position in each of the plurality of neural waveforms; a feature extraction unit including an ensemble encoder composed of a plurality of encoders, which have a pattern estimation method learned beforehand, wherein the feature extraction unit obtains, as codes, a plurality of features extracted by the plurality of encoders respectively from the plurality of gradient waveforms and combines the plurality of codes extracted by the plurality of respective encoders to extract an ensemble feature for each of the plurality of gradient waveforms; and a clustering unit which classifies the plurality of neural waveforms corresponding respectively to the plurality of gradient waveforms by clustering the plurality of ensemble features extracted respectively in correspondence to the gradient waveforms in accordance with a pre-designated clustering technique. The neural waveform classification device and the method thereof can provide a foundation for high-level studies on functions of brain cells. 본 발명은 적어도 하나의 전극을 통해 감지되는 신경 신호로부터 기지정된 방식으로 다수의 신경 파형을 획득하는 신경 파형 획득부, 다수의 신경 파형 각각에서 위치별 기울기를 계산하여 다수의 그래디언트 파형을 획득하는 전처리부, 패턴 추정 방식이 미리 학습된 다수의 인코더로 구성되는 앙상블 인코더를 포함하여, 다수의 그래디언트 파형 각각에 대해 다수의 인코더 각각이 추출하는 다수의 특징을 코드로 획득하고, 다수의 인코더 각각이 추출한 다수의 코드를 결합하여 다수의 그래디언트 파형 각각에 대한 앙상블 특징을 추출하는 특징 추출부 및 다수의 그래디언트 파형 각각에 대응하여 추출된 다수의 앙상블 특징을 기지정된 클러스터링 기법에 따라 클러스터링하여, 다수의 그래디언트 파형 각각에 대응하는 다수의 신경 파형을 분류하는 클러스터링부를 포함하는 신경 파형 분류 장치 및 방법을 제공할 수 있다.